Dispatching Economique D’Energie Electrique Par Essaims De Particules Et Algorithmes Génétiques / Seif eddine Zeggar 

Public ISBD Titre : Dispatching Economique D’Energie Electrique Par Essaims De Particules Et Algorithmes Génétiques Type de document : texte imprimé Auteurs : Seif eddine Zeggar, Auteur ; Bouchekara, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2013 Importance : 49 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Sciences de la technologie:Electro-technique Tags : Algorithme Génétique, l'algorithme d'optimisation par des essaims de particules, Optimisation, Réseau Electriqu Index. décimale : 620 Électrotechnique Résumé : Dans ce travail, nous allons utiliser deux méthodes basées sue l'intelligence artificielle pour optimiser la fonction du coût de combustible pour la production d’énergie électrique. Ces méthodes qui sont l’algorithme génétique (AG) et l'algorithme d'optimisation par des essaims de particules travaillent à partir d'un ensemble d'éléments choisis au hasard dans un espace de solutions potentielles. Dans notre cas, l'ensemble de départ se composera de nombres tirés au hasard dans l'intervalle où nous recherchons le minimum. L’application a été fa ite sur un réseau électrique IEEE de 30 nÅ“uds. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=9030 Dispatching Economique D’Energie Electrique Par Essaims De Particules Et Algorithmes Génétiques [texte imprimé] / Seif eddine Zeggar, Auteur ; Bouchekara, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2013 . - 49 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Sciences de la technologie:Electro-technique Tags : Algorithme Génétique, l'algorithme d'optimisation par des essaims de particules, Optimisation, Réseau Electriqu Index. décimale : 620 Électrotechnique Résumé : Dans ce travail, nous allons utiliser deux méthodes basées sue l'intelligence artificielle pour optimiser la fonction du coût de combustible pour la production d’énergie électrique. Ces méthodes qui sont l’algorithme génétique (AG) et l'algorithme d'optimisation par des essaims de particules travaillent à partir d'un ensemble d'éléments choisis au hasard dans un espace de solutions potentielles. Dans notre cas, l'ensemble de départ se composera de nombres tirés au hasard dans l'intervalle où nous recherchons le minimum. L’application a été fa ite sur un réseau électrique IEEE de 30 nÅ“uds. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=9030

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